kafka 數據可靠性深度解讀

來源：朱小廝

1 概述

Kakfa起初是由LinkedIn公司開發的一個分布式的消息系統，後成為Apache的一部分，它使用Scala編寫，以可水平擴展和高吞吐率而被廣泛使用。目前越來越多的開源分布式處理系統如Cloudera、Apache Storm、Spark等都支持與Kafka集成。

Kafka憑藉著自身的優勢，越來越受到互聯網企業的青睞，唯品會也採用Kafka作為其內部核心消息引擎之一。Kafka作為一個商業級消息中間件，消息可靠性的重要性可想而知。如何確保消息的精確傳輸？如何確保消息的準確存儲？如何確保消息的正確消費？這些都是需要考慮的問題。本文首先從Kafka的架構著手，先了解下Kafka的基本原理，然後通過對kakfa的存儲機制、複製原理、同步原理、可靠性和持久性保證等等一步步對其可靠性進行分析，最後通過benchmark來增強對Kafka高可靠性的認知。

2 Kafka體系架構

如上圖所示，一個典型的Kafka體系架構包括若干Producer（可以是伺服器日誌，業務數據，頁面前端產生的page view等等），若干broker（Kafka支持水平擴展，一般broker數量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer (Group)，以及一個Zookeeper集群。Kafka通過Zookeeper管理集群配置，選舉leader，以及在consumer group發生變化時進行rebalance。Producer使用push(推)模式將消息發布到broker，Consumer使用pull(拉)模式從broker訂閱並消費消息。

名詞解釋：

2.1 Topic & Partition

一個topic可以認為一個一類消息，每個topic將被分成多個partition，每個partition在存儲層面是append log文件。任何發布到此partition的消息都會被追加到log文件的尾部，每條消息在文件中的位置稱為offset(偏移量)，offset為一個long型的數字，它唯一標記一條消息。每條消息都被append到partition中，是順序寫磁碟，因此效率非常高（經驗證，順序寫磁碟效率比隨機寫內存還要高，這是Kafka高吞吐率的一個很重要的保證）。

每一條消息被發送到broker中，會根據partition規則選擇被存儲到哪一個partition。如果partition規則設置的合理，所有消息可以均勻分布到不同的partition里，這樣就實現了水平擴展。（如果一個topic對應一個文件，那這個文件所在的機器I/O將會成為這個topic的性能瓶頸，而partition解決了這個問題）。在創建topic時可以在$KAFKA_HOME/config/server.properties中指定這個partition的數量（如下所示），當然可以在topic創建之後去修改partition的數量。

# The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater

# parallelism for consumption, but this will also result in more files across

# the brokers.

num.partitions=3

在發送一條消息時，可以指定這個消息的key，producer根據這個key和partition機制來判斷這個消息發送到哪個partition。partition機制可以通過指定producer的partition.class這一參數來指定，該class必須實現kafka.producer.Partitioner介面。

有關Topic與Partition的更多細節，可以參考下面的「Kafka文件存儲機制」這一節。

3 高可靠性存儲分析

Kafka的高可靠性的保障來源於其健壯的副本（replication）策略。通過調節其副本相關參數，可以使得Kafka在性能和可靠性之間運轉的遊刃有餘。Kafka從0.8.x版本開始提供partition級別的複製,replication的數量可以在$KAFKA_HOME/config/server.properties中配置（default.replication.refactor）。

這裡先從Kafka文件存儲機制入手，從最底層了解Kafka的存儲細節，進而對其的存儲有個微觀的認知。之後通過Kafka複製原理和同步方式來闡述宏觀層面的概念。最後從ISR，HW，leader選舉以及數據可靠性和持久性保證等等各個維度來豐富對Kafka相關知識點的認知。

3.1 Kafka文件存儲機制

Kafka中消息是以topic進行分類的，生產者通過topic向Kafka broker發送消息，消費者通過topic讀取數據。然而topic在物理層面又能以partition為分組，一個topic可以分成若干個partition，那麼topic以及partition又是怎麼存儲的呢？partition還可以細分為segment，一個partition物理上由多個segment組成，那麼這些segment又是什麼呢？下面我們來一一揭曉。

為了便於說明問題，假設這裡只有一個Kafka集群，且這個集群只有一個Kafka broker，即只有一台物理機。在這個Kafka broker中配置（$KAFKA_HOME/config/server.properties中）log.dirs=/tmp/kafka-logs，以此來設置Kafka消息文件存儲目錄，與此同時創建一個topic：topic_zzh_test，partition的數量為4（$KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh –create –zookeeper localhost:2181 –partitions 4 –topic topic_vms_test –replication-factor 4）。那麼我們此時可以在/tmp/kafka-logs目錄中可以看到生成了4個目錄：

drwxr-xr-x 2 root root 4096 Apr 10 16:10 topic_zzh_test-0

drwxr-xr-x 2 root root 4096 Apr 10 16:10 topic_zzh_test-1

drwxr-xr-x 2 root root 4096 Apr 10 16:10 topic_zzh_test-2

drwxr-xr-x 2 root root 4096 Apr 10 16:10 topic_zzh_test-3

在Kafka文件存儲中，同一個topic下有多個不同的partition，每個partiton為一個目錄，partition的名稱規則為：topic名稱+有序序號，第一個序號從0開始計，最大的序號為partition數量減1，partition是實際物理上的概念，而topic是邏輯上的概念。

上面提到partition還可以細分為segment，這個segment又是什麼？如果就以partition為最小存儲單位，我們可以想像當Kafka producer不斷發送消息，必然會引起partition文件的無限擴張，這樣對於消息文件的維護以及已經被消費的消息的清理帶來嚴重的影響，所以這裡以segment為單位又將partition細分。每個partition(目錄)相當於一個巨型文件被平均分配到多個大小相等的segment(段)數據文件中（每個segment 文件中消息數量不一定相等）這種特性也方便old segment的刪除，即方便已被消費的消息的清理，提高磁碟的利用率。每個partition只需要支持順序讀寫就行，segment的文件生命周期由服務端配置參數（log.segment.bytes，log.roll.等若干參數）決定。

segment文件由兩部分組成，分別為「.index」文件和「.log」文件，分別表示為segment索引文件和數據文件。這兩個文件的命令規則為：partition全局的第一個segment從0開始，後續每個segment文件名為上一個segment文件最後一條消息的offset值，數值大小為64位，20位數字字元長度，沒有數字用0填充，如下：

如上圖，「.index」索引文件存儲大量的元數據，「.log」數據文件存儲大量的消息，索引文件中的元數據指向對應數據文件中message的物理偏移地址。其中以「.index」索引文件中的元數據[3, 348]為例，在「.log」數據文件表示第3個消息，即在全局partition中表示170410+3=170413個消息，該消息的物理偏移地址為348。

那麼如何從partition中通過offset查找message呢？

以上圖為例，讀取offset=170418的消息，首先查找segment文件，其中00000000000000000000.index為最開始的文件，第二個文件為00000000000000170410.index（起始偏移為170410+1=170411），而第三個文件為00000000000000239430.index（起始偏移為239430+1=239431），所以這個offset=170418就落到了第二個文件之中。其他後續文件可以依次類推，以其實偏移量命名並排列這些文件，然後根據二分查找法就可以快速定位到具體文件位置。其次根據00000000000000170410.index文件中的[8,1325]定位到00000000000000170410.log文件中的1325的位置進行讀取。

這個就需要聯繫到消息的物理結構了，消息都具有固定的物理結構，包括：offset（8 Bytes）、消息體的大小（4 Bytes）、crc32（4 Bytes）、magic（1 Byte）、attributes（1 Byte）、key length（4 Bytes）、key（K Bytes）、payload(N Bytes)等等欄位，可以確定一條消息的大小，即讀取到哪裡截止。

3.2 複製原理和同步方式

Kafka中topic的每個partition有一個預寫式的日誌文件，雖然partition可以繼續細分為若干個segment文件，但是對於上層應用來說可以將partition看成最小的存儲單元（一個有多個segment文件拼接的「巨型」文件），每個partition都由一些列有序的、不可變的消息組成，這些消息被連續的追加到partition中。

上圖中有兩個新名詞：HW和LEO。這裡先介紹下LEO，LogEndOffset的縮寫，表示每個partition的log最後一條Message的位置。HW是HighWatermark的縮寫，是指consumer能夠看到的此partition的位置，這個涉及到多副本的概念，這裡先提及一下，下節再詳表。

言歸正傳，為了提高消息的可靠性，Kafka每個topic的partition有N個副本（replicas），其中N(大於等於1)是topic的複製因子（replica fator）的個數。Kafka通過多副本機制實現故障自動轉移，當Kafka集群中一個broker失效情況下仍然保證服務可用。在Kafka中發生複製時確保partition的日誌能有序地寫到其他節點上，N個replicas中，其中一個replica為leader，其他都為follower, leader處理partition的所有讀寫請求，與此同時，follower會被動定期地去複製leader上的數據。

如下圖所示，Kafka集群中有4個broker, 某topic有3個partition,且複製因子即副本個數也為3：

Kafka提供了數據複製演算法保證，如果leader發生故障或掛掉，一個新leader被選舉並被接受客戶端的消息成功寫入。Kafka確保從同步副本列表中選舉一個副本為leader，或者說follower追趕leader數據。leader負責維護和跟蹤ISR(In-Sync Replicas的縮寫，表示副本同步隊列，具體可參考下節)中所有follower滯後的狀態。當producer發送一條消息到broker後，leader寫入消息並複製到所有follower。消息提交之後才被成功複製到所有的同步副本。消息複製延遲受最慢的follower限制，重要的是快速檢測慢副本，如果follower「落後」太多或者失效，leader將會把它從ISR中刪除。

3.3 ISR

上節我們涉及到ISR (In-Sync Replicas)，這個是指副本同步隊列。副本數對Kafka的吞吐率是有一定的影響，但極大的增強了可用性。默認情況下Kafka的replica數量為1，即每個partition都有一個唯一的leader，為了確保消息的可靠性，通常應用中將其值(由broker的參數offsets.topic.replication.factor指定)大小設置為大於1，比如3。 所有的副本（replicas）統稱為Assigned Replicas，即AR。ISR是AR中的一個子集，由leader維護ISR列表，follower從leader同步數據有一些延遲（包括延遲時間replica.lag.time.max.ms和延遲條數replica.lag.max.messages兩個維度, 當前最新的版本0.10.x中只支持replica.lag.time.max.ms這個維度），任意一個超過閾值都會把follower剔除出ISR, 存入OSR（Outof-Sync Replicas）列表，新加入的follower也會先存放在OSR中。AR=ISR+OSR。

Kafka 0.10.x版本後移除了replica.lag.max.messages參數，只保留了replica.lag.time.max.ms作為ISR中副本管理的參數。為什麼這樣做呢？replica.lag.max.messages表示當前某個副本落後leaeder的消息數量超過了這個參數的值，那麼leader就會把follower從ISR中刪除。假設設置replica.lag.max.messages=4，那麼如果producer一次傳送至broker的消息數量都小於4條時，因為在leader接受到producer發送的消息之後而follower副本開始拉取這些消息之前，follower落後leader的消息數不會超過4條消息，故此沒有follower移出ISR，所以這時候replica.lag.max.message的設置似乎是合理的。但是producer發起瞬時高峰流量，producer一次發送的消息超過4條時，也就是超過replica.lag.max.messages，此時follower都會被認為是與leader副本不同步了，從而被踢出了ISR。但實際上這些follower都是存活狀態的且沒有性能問題。那麼在之後追上leader,並被重新加入了ISR。於是就會出現它們不斷地剔出ISR然後重新回歸ISR，這無疑增加了無謂的性能損耗。而且這個參數是broker全局的。設置太大了，影響真正「落後」follower的移除；設置的太小了，導致follower的頻繁進出。無法給定一個合適的replica.lag.max.messages的值，故此，新版本的Kafka移除了這個參數。

註：ISR中包括：leader和follower。

上面一節還涉及到一個概念，即HW。HW俗稱高水位，HighWatermark的縮寫，取一個partition對應的ISR中最小的LEO作為HW，consumer最多只能消費到HW所在的位置。另外每個replica都有HW,leader和follower各自負責更新自己的HW的狀態。對於leader新寫入的消息，consumer不能立刻消費，leader會等待該消息被所有ISR中的replicas同步後更新HW，此時消息才能被consumer消費。這樣就保證了如果leader所在的broker失效，該消息仍然可以從新選舉的leader中獲取。對於來自內部broKer的讀取請求，沒有HW的限制。

下圖詳細的說明了當producer生產消息至broker後，ISR以及HW和LEO的流轉過程：

由此可見，Kafka的複製機制既不是完全的同步複製，也不是單純的非同步複製。事實上，同步複製要求所有能工作的follower都複製完，這條消息才會被commit，這種複製方式極大的影響了吞吐率。而非同步複製方式下，follower非同步的從leader複製數據，數據只要被leader寫入log就被認為已經commit，這種情況下如果follower都還沒有複製完，落後於leader時，突然leader宕機，則會丟失數據。而Kafka的這種使用ISR的方式則很好的均衡了確保數據不丟失以及吞吐率。

Kafka的ISR的管理最終都會反饋到Zookeeper節點上。具體位置為：/brokers/topics/[topic]/partitions/[partition]/state。目前有兩個地方會對這個Zookeeper的節點進行維護：

Controller來維護：Kafka集群中的其中一個Broker會被選舉為Controller，主要負責Partition管理和副本狀態管理，也會執行類似於重分配partition之類的管理任務。在符合某些特定條件下，Controller下的LeaderSelector會選舉新的leader，ISR和新的leader_epoch及controller_epoch寫入Zookeeper的相關節點中。同時發起LeaderAndIsrRequest通知所有的replicas。

leader來維護：leader有單獨的線程定期檢測ISR中follower是否脫離ISR, 如果發現ISR變化，則會將新的ISR的信息返回到Zookeeper的相關節點中。

3.4 數據可靠性和持久性保證

1（默認）：這意味著producer在ISR中的leader已成功收到的數據並得到確認後發送下一條message。如果leader宕機了，則會丟失數據。

0：這意味著producer無需等待來自broker的確認而繼續發送下一批消息。這種情況下數據傳輸效率最高，但是數據可靠性確是最低的。

-1：producer需要等待ISR中的所有follower都確認接收到數據後才算一次發送完成，可靠性最高。但是這樣也不能保證數據不丟失，比如當ISR中只有leader時（前面ISR那一節講到，ISR中的成員由於某些情況會增加也會減少，最少就只剩一個leader），這樣就變成了acks=1的情況。

如果要提高數據的可靠性，在設置request.required.acks=-1的同時，也要min.insync.replicas這個參數(可以在broker或者topic層面進行設置)的配合，這樣才能發揮最大的功效。min.insync.replicas這個參數設定ISR中的最小副本數是多少，默認值為1，當且僅當request.required.acks參數設置為-1時，此參數才生效。如果ISR中的副本數少於min.insync.replicas配置的數量時，客戶端會返回異常：org.apache.kafka.common.errors.NotEnoughReplicasExceptoin: Messages are rejected since there are fewer in-sync replicas than required。

接下來對acks=1和-1的兩種情況進行詳細分析：

producer發送數據到leader，leader寫本地日誌成功，返回客戶端成功；此時ISR中的副本還沒有來得及拉取該消息，leader就宕機了，那麼此次發送的消息就會丟失。

acks=-1的情況下，數據發送到leader後 ，部分ISR的副本同步，leader此時掛掉。比如follower1h和follower2都有可能變成新的leader, producer端會得到返回異常，producer端會重新發送數據，數據可能會重複。

當然上圖中如果在leader crash的時候，follower2還沒有同步到任何數據，而且follower2被選舉為新的leader的話，這樣消息就不會重複。

註：Kafka只處理fail/recover問題,不處理Byzantine問題。

3.5 關於HW的進一步探討

考慮上圖（即acks=-1,部分ISR副本同步）中的另一種情況，如果在Leader掛掉的時候，follower1同步了消息4,5，follower2同步了消息4，與此同時follower2被選舉為leader，那麼此時follower1中的多出的消息5該做如何處理呢？

這裡就需要HW的協同配合了。如前所述，一個partition中的ISR列表中，leader的HW是所有ISR列表裡副本中最小的那個的LEO。類似於木桶原理，水位取決於最低那塊短板。

如上圖，某個topic的某partition有三個副本，分別為A、B、C。A作為leader肯定是LEO最高，B緊隨其後，C機器由於配置比較低，網路比較差，故而同步最慢。這個時候A機器宕機，這時候如果B成為leader，假如沒有HW，在A重新恢復之後會做同步(makeFollower)操作，在宕機時log文件之後直接做追加操作，而假如B的LEO已經達到了A的LEO，會產生數據不一致的情況，所以使用HW來避免這種情況。

A在做同步操作的時候，先將log文件截斷到之前自己的HW的位置，即3，之後再從B中拉取消息進行同步。

如果失敗的follower恢復過來，它首先將自己的log文件截斷到上次checkpointed時刻的HW的位置，之後再從leader中同步消息。leader掛掉會重新選舉，新的leader會發送「指令」讓其餘的follower截斷至自身的HW的位置然後再拉取新的消息。

當ISR中的個副本的LEO不一致時，如果此時leader掛掉，選舉新的leader時並不是按照LEO的高低進行選舉，而是按照ISR中的順序選舉。

3.6 Leader選舉

有一個很重要的問題是當leader宕機了，怎樣在follower中選舉出新的leader，因為follower可能落後很多或者直接crash了，所以必須確保選擇「最新」的follower作為新的leader。一個基本的原則就是，如果leader不在了，新的leader必須擁有原來的leader commit的所有消息。這就需要做一個折中，如果leader在表名一個消息被commit前等待更多的follower確認，那麼在它掛掉之後就有更多的follower可以成為新的leader，但這也會造成吞吐率的下降。

一種非常常用的選舉leader的方式是「少數服從多數」，Kafka並不是採用這種方式。這種模式下，如果我們有2f+1個副本，那麼在commit之前必須保證有f+1個replica複製完消息，同時為了保證能正確選舉出新的leader，失敗的副本數不能超過f個。這種方式有個很大的優勢，系統的延遲取決於最快的幾台機器，也就是說比如副本數為3，那麼延遲就取決於最快的那個follower而不是最慢的那個。「少數服從多數」的方式也有一些劣勢，為了保證leader選舉的正常進行，它所能容忍的失敗的follower數比較少，如果要容忍1個follower掛掉，那麼至少要3個以上的副本，如果要容忍2個follower掛掉，必須要有5個以上的副本。也就是說，在生產環境下為了保證較高的容錯率，必須要有大量的副本，而大量的副本又會在大數據量下導致性能的急劇下降。這種演算法更多用在Zookeeper這種共享集群配置的系統中而很少在需要大量數據的系統中使用的原因。HDFS的HA功能也是基於「少數服從多數」的方式，但是其數據存儲並不是採用這樣的方式。

實際上，leader選舉的演算法非常多，比如Zookeeper的Zab、Raft以及Viewstamped Replication。而Kafka所使用的leader選舉演算法更像是微軟的PacificA演算法。

上文提到，在ISR中至少有一個follower時，Kafka可以確保已經commit的數據不丟失，但如果某一個partition的所有replica都掛了，就無法保證數據不丟失了。這種情況下有兩種可行的方案：

等待ISR中任意一個replica「活」過來，並且選它作為leader

選擇第一個「活」過來的replica（並不一定是在ISR中）作為leader

如果上圖所示，假設某個partition中的副本數為3，replica-0, replica-1, replica-2分別存放在broker0, broker1和broker2中。AR=(0,1,2)，ISR=(0,1)。

當ISR中的replica-0出現crash，緊接著replica-1也出現了crash, 此時[ISR=(1),leader=-1],不能對外提供服務，此種情況恢復方案：

嘗試恢復replica-0和replica-1，如果都能起來，則系統恢復正常；

如果replica-0起來，而replica-1不能起來，這時候仍然不能選出leader，因為當設置unclean.leader.election.enable=false時，leader只能從ISR中選舉，當ISR中所有副本都失效之後，需要ISR中最後失效的那個副本能恢復之後才能選舉leader, 即replica-0先失效，replica-1後失效，需要replica-1恢復後才能選舉leader。保守的方案建議把unclean.leader.election.enable設置為true,但是這樣會有丟失數據的情況發生，這樣可以恢復read服務。同樣需要將min.insync.replicas設置為1，恢復write功能；

replica-1恢復，replica-0不能恢復，這個情況上面遇到過，read服務可用，需要將min.insync.replicas設置為1，恢復write功能；

replica-0和replica-1都不能恢復，這種情況可以參考情形2.

3.7 Kafka的發送模式

Kafka的發送模式由producer端的配置參數producer.type來設置，這個參數指定了在後台線程中消息的發送方式是同步的還是非同步的，默認是同步的方式，即producer.type=sync。如果設置成非同步的模式，即producer.type=async，可以是producer以batch的形式push數據，這樣會極大的提高broker的性能，但是這樣會增加丟失數據的風險。如果需要確保消息的可靠性，必須要將producer.type設置為sync。

對於非同步模式，還有4個配套的參數，如下：

4 高可靠性使用分析

4.1 消息傳輸保障

前面已經介紹了Kafka如何進行有效的存儲，以及了解了producer和consumer如何工作。接下來討論的是Kafka如何確保消息在producer和consumer之間傳輸。有以下三種可能的傳輸保障（delivery guarantee）:

At most once: 消息可能會丟，但絕不會重複傳輸

At least once：消息絕不會丟，但可能會重複傳輸

Exactly once：每條消息肯定會被傳輸一次且僅傳輸一次

Kafka的消息傳輸保障機制非常直觀。當producer向broker發送消息時，一旦這條消息被commit，由於副本機制（replication）的存在，它就不會丟失。但是如果producer發送數據給broker後，遇到的網路問題而造成通信中斷，那producer就無法判斷該條消息是否已經提交（commit）。雖然Kafka無法確定網路故障期間發生了什麼，但是producer可以retry多次，確保消息已經正確傳輸到broker中，所以目前Kafka實現的是at least once。

consumer從broker中讀取消息後，可以選擇commit，該操作會在Zookeeper中存下該consumer在該partition下讀取的消息的offset。該consumer下一次再讀該partition時會從下一條開始讀取。如未commit，下一次讀取的開始位置會跟上一次commit之後的開始位置相同。當然也可以將consumer設置為autocommit，即consumer一旦讀取到數據立即自動commit。如果只討論這一讀取消息的過程，那Kafka是確保了exactly once, 但是如果由於前面producer與broker之間的某種原因導致消息的重複，那麼這裡就是at least once。

考慮這樣一種情況，當consumer讀完消息之後先commit再處理消息，在這種模式下，如果consumer在commit後還沒來得及處理消息就crash了，下次重新開始工作後就無法讀到剛剛已提交而未處理的消息，這就對應於at most once了。

讀完消息先處理再commit。這種模式下，如果處理完了消息在commit之前consumer crash了，下次重新開始工作時還會處理剛剛未commit的消息，實際上該消息已經被處理過了，這就對應於at least once。

要做到exactly once就需要引入消息去重機制。

4.2 消息去重

如上一節所述，Kafka在producer端和consumer端都會出現消息的重複，這就需要去重處理。

Kafka文檔中提及GUID(Globally Unique Identifier)的概念，通過客戶端生成演算法得到每個消息的unique id，同時可映射至broker上存儲的地址，即通過GUID便可查詢提取消息內容，也便於發送方的冪等性保證，需要在broker上提供此去重處理模塊，目前版本尚不支持。

針對GUID, 如果從客戶端的角度去重，那麼需要引入集中式緩存，必然會增加依賴複雜度，另外緩存的大小難以界定。

不只是Kafka, 類似RabbitMQ以及RocketMQ這類商業級中間件也只保障at least once, 且也無法從自身去進行消息去重。所以我們建議業務方根據自身的業務特點進行去重，比如業務消息本身具備冪等性，或者藉助Redis等其他產品進行去重處理。

4.3 高可靠性配置

要保證數據寫入到Kafka是安全的，高可靠的，需要如下的配置：

5 BenchMark

Kafka在唯品會有著很深的歷史淵源，根據唯品會消息中間件團隊（VMS團隊）所掌握的資料顯示，在VMS團隊運轉的Kafka集群中所支撐的topic數已接近2000，每天的請求量也已達千億級。這裡就以Kafka的高可靠性為基準點來探究幾種不同場景下的行為表現，以此來加深對Kafka的認知，為大家在以後高效的使用Kafka時提供一份依據。

5.1 測試環境

Kafka broker用到了4台機器，分別為broker[0/1/2/3]配置如下：

CPU: 24core/2.6GHZ

Memory: 62G

Network: 4000Mb

OS/kernel: CentOs release 6.6 (Final)

Disk: 1089G

Kafka版本：0.10.1.0

broker端JVM參數設置：

-Xmx8G -Xms8G -server -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+CMSScavengeBeforeRemark -XX:+DisableExplicitGC -Djava.awt.headless=true -Xloggc:/apps/service/kafka/bin/../logs/kafkaServer-gc.log -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9999

客戶端機器配置：

CPU: 24core/2.6GHZ

Memory: 3G

Network: 1000Mb

OS/kernel: CentOs release 6.3 (Final)

Disk: 240G

5.2 不同場景測試

具體配置：一個producer；發送方式為sync；消息體大小為1kB；partition數為12。副本數為：1/2/4；min.insync.replicas分別為1/2/4；acks分別為-1（all）/1/0。

測試結果分析：

具體配置：一個producer；發送方式為sync；消息體大小為1kB；producer端acks=-1(all)。變換副本數：2/3/4； min.insync.replicas設置為：1/2/4。

測試結果如下：

場景3：在partition個數固定為1，測試不同的acks策略和副本數對發送速度的影響。

具體配置：一個producer；發送方式為sync；消息體大小為1kB；min.insync.replicas=1。topic副本數為：1/2/4；acks： 0/1/-1。

測試結果如下：

測試結果分析（與情景1一致）：

副本數越多，TPS越低；

客戶端的acks策略對發送的TPS有較大的影響，TPS：acks_0 > acks_1 > ack_-1。

場景4：測試不同partition數對發送速率的影響

具體配置：一個producer；消息體大小為1KB；發送方式為sync；topic副本數為2；min.insync.replicas=2；acks=-1。partition數量設置為1/2/4/8/12。

測試結果：

測試結果分析：partition的不同會影響TPS，隨著partition的個數的增長TPS會有所增長，但並不是一直成正比關係，到達一定臨界值時，partition數量的增加反而會使TPS略微降低。

場景5：通過將集群中部分broker設置成不可服務狀態，測試對客戶端以及消息落盤的影響。

具體測試數據如下表：

出錯信息：

錯誤1：客戶端返回異常，部分數據可落盤，部分失敗：org.apache.kafka.common.errors.NetworkException: The server disconnected before a response was received.

錯誤2：[WARN]internals.Sender – Got error produce response with correlation id 19369 on topic-partition default_channel_replicas_4_1-3, retrying (999999999 attempts left). Error: NETWORK_EXCEPTION

錯誤3： [WARN]internals.Sender – Got error produce response with correlation id 77890 on topic-partition default_channel_replicas_4_1-8, retrying (999999859 attempts left). Error: NOT_ENOUGH_REPLICAS

錯誤4： [WARN]internals.Sender – Got error produce response with correlation id 77705 on topic-partition default_channel_replicas_4_1-3, retrying (999999999 attempts left). Error: NOT_ENOUGH_REPLICAS_AFTER_APPEND

測試結果分析：

場景6：測試單個producer的發送延遲，以及端到端的延遲。

測試數據及結果（單位為ms）：

各場景測試總結：

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